Clinical study of pulmonary CT lesions and associated bronchiectasis in 115 convalescent patients with novel coronavirus pneumonia (COVID-19) in China
Notice bibliographique
Résumé
A total of 115 convalescent inpatients with COVID-19 were enrolled. According to the results of scans of lung lesions via computed tomography (CT), the patients were divided into mild, moderate, and severe groups. The clinical data of the patients were collected, including age, gender, finger pulse oxygen pressure, ventricular rate, body temperature, etc. The correlation between the clinical indicators and the lesions of high-resolution CT (HRCT) and bronchiectasis was analyzed. Among the 115 patients, 82 had no bronchiectasis and 33 had bronchiectasis. The bronchodilation-prone layers mainly included the left and right lower lobe of the lung. The probability of branching in the inflamed area was greater than that in the noninflamed area in patients with COVID-19. There were significant differences in gender, CT lesion range, and number of incidents of bronchiectasis between noninflamed and inflamed areas (P < 0.05). Moreover, there were significant differences in age, total proportion of CT lesions, volume of CT lesions, and total number of patients with bronchiectasis among the three groups (P < 0.05). CT lesion range was positively correlated with the total number of patients with bronchiectasis and patient age (respectively, r = 0.186, P < 0.05; r = 0.029, P < 0.05). The lesion range in HRCT images of lungs in patients with COVID-19 is correlated with bronchodilation. The larger the lesion, the higher the probability of bronchiectasis and the more incidents of bronchiectasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».